关于pandas增加行时，索引名称的一些问题

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学习pandas两天了，关于这个增加行的问题一直困扰着我，测试了几个代码，终于搞通了一点（昨天是因为代码敲错了。。。）

直接上代码：

1 dates = pd.date_range(‘20170101‘,periods=6) 
2 df1 = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)),index = dates,columns=[‘A‘,‘B‘,‘C‘,‘D‘])

创建了一个名为df1的DataFrame，其中数据为24为排列数，关键是index的取值，我这里用的pandas自带的日期序列函数生成的dates

生成的df1如图：

 这里可以看到index的名称为date_time格式的

需要加入新的一行时，我采用了loc函数：

df1.loc[pd.to_datetime(‘20170108‘),[‘A‘,‘B‘,‘C‘,‘D‘,‘E‘]] = [1,2,3,4,5]

按照之前的index的格式添加，显然增加的新行和之前行的形式是相同的：

 （这里图片多添加了一行，不牵扯）

但是如果，添加的index和之前的数据类型不同时，会报错么？

试一试：

df1.loc[‘20180108‘,[‘D‘,‘E‘]]=[1,2]

这里我将一个字符串’20180108‘，添加到新行的index，本以为会报错，结果：

 添加成功了，不过表格的格式也发生更改了，date_time原本隐藏的时间00：00：00显示出来。接着我添加相同名称的int32位变量试试：

df1.loc[20180108,[‘E‘,‘C‘]] = [1,3]

同样添加成功，神奇的一幕发生了：

 出现了两个完全相同的index：20180108

这是为什么呢？原来是因为，上面那行的20180108的数据类型是str，而下面那行的20180108数据类型是int32,系统判断是两个完全不同的数据，所以会出现两个完全相同的index在表格中

接着，再添加一个date_time格式的’20180108‘吧：

df1.loc[pd.to_datetime(‘20180108‘),[‘A‘,‘B‘]] = [3,4]

结果不出所料：

 成功添加。

至此，pandas的添加行操作原理基本搞明白了，keep learning。

关于pandas增加行时，索引名称的一些问题

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原文地址：https://www.cnblogs.com/deliberate-cha/p/12271591.html